Como instalar e utilizar a ferramenta Radamsa para fazer teste de fuzzing em programas e serviços de rede no Ubuntu 18.04

O autor selecionou a Electronic Frontier Foundation, Inc para receber uma doação como parte do programa Write for DOnations.

Introdução

As ameaças de segurança estão se tornando cada vez mais sofisticadas, de modo que os desenvolvedores e administradores de sistemas precisam adotar uma abordagem proativa na defesa e teste da segurança de seus aplicativos.

Um método comum para testar a segurança dos aplicativos cliente ou serviços de rede é o fuzzing, que envolve a transmissão de dados inválidos ou malformados repetidamente para o aplicativo e analisando sua resposta. Isso é útil para ajudar a testar a resiliência e a robustez do aplicativo a entradas inesperadas, que podem incluir dados corrompidos ou ataques reais.

A Radamsa é uma ferramenta de fuzzing de código aberto que pode gerar casos de teste baseados em dados de entrada específicos do usuário. A Radamsa é totalmente passível de script e, até agora, tem sido bem-sucedida em encontrar vulnerabilidades em aplicativos reais, como o Gzip.

Neste tutorial, você instalará e usará a Radamsa para fazer o teste de fuzzing da linha de comando e dos aplicativos baseados em rede, usando seus próprios casos de teste.

Pré-requisitos

Antes de iniciar este guia, será necessário o seguinte:

• Um servidor Ubuntu 18.04 configurado de acordo com o tutorial de Configuração Inicial do servidor com o Ubuntu 18.04, incluindo um usuário não raiz com privilégios sudo e firewall habilitado para bloquear portas não essenciais.
• Um aplicativo de linha de comando ou baseado em rede que deseja testar, como o Gzip, Tcpdumb, Bind, Apache, jq ou qualquer outro aplicativo de sua escolha. A título de exemplo para este tutorial,usaremos o jq.

Assim que tiver tudo pronto, logue no seu servidor como usuário não raiz para começar.

Passo 1 — Instalando a Radamsa

Primeiro, você irá baixar e compilar a Radamsa para começar a usá-la no seu sistema. O código fonte da Radamsa está disponível no repositório oficial no GitLab.

Comece atualizando o índice de pacotes local para refletir quaisquer novas alterações dos autores do código:

sudo apt update

Em seguida, instale os pacotes gcc, git, make e wget. Eles são necessários para compilar o código fonte em um binário executável:

sudo apt install gcc git make wget

Após confirmar a instalação, a ferramenta apt irá baixar e instalar os pacotes especificados e todas as dependências necessárias.

Em seguida, você irá baixar uma cópia do código fonte da Radamsa, clonando-o a partir do repositório hospedado no GitLab:

git clone https://gitlab.com/akihe/radamsa.git

Isso criará um diretório chamado radamsa, que contém o código fonte do aplicativo. Vá para o diretório para começar a compilar o código:

cd radamsa

Em seguida, inicie o processo de compilação usando o make:

make

Por fim, instale o binário da Radamsa compilado para o seu $PATH:

sudo make install

Assim que terminar, verifique a versão instalada para garantir que tudo está funcionando:

radamsa --version

Sua saída será semelhante à seguinte:

Output
Radamsa 0.6

Caso veja um erro radamsa: command not found (comando não encontrado), verifique novamente se todas as dependências necessárias foram instaladas e se não houve erros durante a compilação.

Agora que instalou a Radamsa, comece a gerar alguns exemplos de casos para teste, a fim de entender como a Radamsa funciona e para o que ela pode ser usada.

Passo 2 — Gerando casos para o teste de fuzzing

Agora que a Radamsa foi instalada, utilize-a para gerar alguns casos para o teste de fuzzing.

Um caso de teste é uma fração de dados que será usada como entrada para o programa que você estiver testando. Por exemplo, se estiver fazendo o teste de fuzzing em um programa de arquivamento como o Gzip. Como caso para teste, você pode usar um arquivo morto que estiver tentando descompactar.

Primeiro, envie uma mensagem de texto simples para a Radamsa para ver o que acontece:

echo "Hello, world!" | radamsa

Isso manipulará (ou confundirá) os dados inseridos e dará como resultado um caso de teste, por exemplo:

Output
Hello,, world!

Neste caso, a Radamsa adicionou uma vírgula extra entre o Hello e o world. Pode não parecer uma alteração significativa, mas, em alguns aplicativos, pode levar à interpretação incorreta dos dados.

Vamos tentar novamente, executando o mesmo comando. Você verá um outro resultado:

Output
Hello, '''''''wor'd!

Dessa vez, várias aspas (') foram inseridas na string, incluindo uma que sobrescreveu-e à letra l da palavra world. Esse caso de teste em particular traz maior probabilidade de gerar problemas para um aplicativo, uma vez que as aspas simples/duplas são usadas com frequência para separar diferentes frações de dados em uma lista.

Vamos testar mais uma vez:

Output
Hello, $+$PATH\u0000`xcalc`world!

Nesse caso, a Radamsa inseriu uma string de injeção do shell, o que será útil para testar as vulnerabilidades da injeção de comandos no aplicativo que você está testando.

Você usou a Radamsa para fazer fuzz com uma string de entrada e produzir uma série de casos de teste. Em seguida, você usará a Radamsa para fazer o fuzz em um aplicativo de linha de comando.

Passo 3 — Fazendo o fuzzing em um aplicativo de linha de comando

Neste passo, você utilizará o Radamsa para fazer o fuzz em um aplicativo de linha de comando e informará sobre quaisquer falhas que ocorrerem.

A técnica exata para o fuzzing em cada programa varia significativamente e métodos distintos serão mais eficazes para programas distintos. No entanto, neste tutorial utilizaremos o exemplo do jq, que é um programa de linha de comando para o processamento de dados JSON.

Você pode usar qualquer outro programa similar, desde que ele siga o princípio geral de tomar alguma forma de dados estruturados ou não estruturados, fazendo algo com eles e em seguida, exibindo um resultado. Por exemplo, esse exemplo também funcionaria com o Gzip, Grep, bc, tr e assim por diante.

Se ainda não tiver o jq instalado, instale-o usando a apt:

sudo apt install jq

O jq será instalado agora.

Para começar o fuzzing, crie um arquivo de exemplo que você usará como a entrada para a Radamsa:

nano test.json

Então, adicione os seguintes dados de exemplo em JSON ao arquivo:

{
  "test": "test",
  "array": [
    "item1: foo",
    "item2: bar"
  ]
}

Você pode analisar esse arquivo usando o jq caso queria verificar se a sintaxe JSON é válida:

jq . test.json

Se o JSON for válido, o jq exibirá o arquivo. Caso contrário, ele exibirá um erro, que você pode usar para corrigir a sintaxe, onde for necessário.

Em seguida, faça o fuzz no arquivo de teste em JSON usando a Radamsa e, em seguida, envie-o para o jq. Isso fará com que o jq leia o caso de teste de fuzzing/para manipulação, em vez de dados originais JSON válidos:

radamsa test.json | jq

Se a Radamsa fizer o fuzzing dos dados JSON, de modo que ainda fiquem válidos - do ponto de vista sintático, o jq exibirá os dados, mas com as alterações que a Radamsa tiver feito neles.

Como alternativa, se a Radamsa fizer com que os dados JSON se tornem inválidos, o jq exibirá um erro relevante. Por exemplo:

Output
parse error: Expected separator between values at line 5, column 16

O resultado alternativo seria que o jq não conseguiria lidar corretamente com os dados que passaram por fuzzing, fazendo com que ele falhe ou que se comporte indevidamente. É precisamente isso o que você estará buscando alcançar com o fuzzing, uma vez que isso pode ser indicação de uma vulnerabilidade de segurança, tais como um estouro de buffer ou uma injeção de comando.

Para testar as vulnerabilidades de maneira mais eficaz dessa maneira, um script Bash pode ser usado para automatizar o processo de fuzzing, incluindo a geração de casos de teste, passando-os para o programa alvo e capturando qualquer resultado relevante.

Crie um arquivo chamado jq-fuzz.sh:

nano jq-fuzz.sh

O conteúdo exato do script irá variar, dependendo do tipo de programa em que você estiver fazendo o fuzzing e os dados de entrada. No caso do jq e de outros programas semelhantes, porém, o script a seguir será o suficiente.

Copie o script em seu arquivo jq-fuzz.sh:

#!/bin/bash
while true; do
  radamsa test.json > input.txt
  jq . input.txt > /dev/null 2>&1
  if [ $? -gt 127 ]; then
    cp input.txt crash-`date +s%.%N`.txt
    echo "Crash found!"
  fi
done

Esse script contém um while para fazer o conteúdo entrar em um loop, repetidas vezes. A cada vez que o script entrar em loop, a Radamsa gerará um caso de teste, com base no test.json e o salvará no arquivo input.txt.

Na sequência, o caso de teste, input.txt, será executado com o programa jq e todo o resultado - padrão e de erros - será redirecionado para o diretório /dev/null, a fim de evitar que a tela do terminal fique cheia.

Por fim, o valor de saída do jq é verificado. Se o valor de saída for maior que 127, isso indica que houve um encerramento fatal (uma falha); em seguida, os dados de entrada são salvos - para revisão posterior - em um arquivo chamado crash-, seguido de carimbo de data do Unix, com a data atual em segundos e nanossegundos.

Marque o script como executável e o coloque em funcionamento, de modo a iniciar o teste de fuzzing do jq, automaticamente:

chmod +x jq-fuzz.sh
./jq-fuzz.sh

Você pode teclar o CTRL+C a qualquer momento para terminar o script. Então, você pode verificar se foram encontradas falhas com o ls, a fim de exibir uma listagem de diretório, contendo quaisquer arquivos de falha que tiverem sido criados.

Você pode querer melhorar seus dados de entrada JSON, uma vez que o uso de um arquivo de entrada mais complexo provavelmente melhoraria a qualidade de seus resultados de fuzzing. Evite utilizar um arquivo grande ou que contenha muitos dados repetidos—um arquivo pequeno seria a entrada ideal, mas que contenha o máximo de elementos ‘complexos’ possível. Por exemplo, um bom arquivo de entrada conterá amostras de dados armazenados em todos formatos, que incluem strings, números inteiros, booleanos, listas e objetos, bem como dados aninhados, sempre que possível.

Você usou a Radamsa para fazer o fuzzing em um aplicativo de linha de comando. Em seguida, você usará a Radamsa para fazer o fuzz em serviços de rede.

Passo 4 — Pedidos de fuzzing em serviços de rede

A Radamsa também pode ser usada para fazer o fuzzing em serviços de rede, seja atuando como um cliente ou servidor de rede. Neste passo, você usará a Radamsa para fazer o fuzzing em um serviço de rede, com a Radamsa atuando como cliente.

O objetivo do fuzzing em serviços de rede é testar o quão resiliente um determinado serviço de rede é para os clientes, enviando-lhe dados malformados ou mal-intencionados. Muitos serviços de rede - como servidores Web ou DNS - são geralmente expostos à Internet, o que significa que eles são um alvo comum para invasores. Um serviço de rede que não seja resistente o suficiente para receber dados malformados pode falhar ou, pior ainda, falhar em um estado aberto, o que permite que invasores leiam dados confidenciais, como chaves de criptografia ou dados do usuário.

A técnica específica para o fuzzing em serviços de rede varia bastante, dependendo do serviço de rede em questão. No entanto, neste exemplo usaremos a Radamsa para fazer o fuzz em um servidor Web básico, servindo conteúdo de HTML estático.

Primeiro, você precisa configurar o servidor Web para testes. Você pode fazer isso usando o servidor de desenvolvimento integrado que vem com o pacote php-cli. Você também precisará do curl para testar seu servidor Web.

Se não tiver o php-cli e/ou o curl instalados, instale-os usando a ferramenta apt:

sudo apt install php-cli curl

Em seguida, crie um diretório para armazenar seus arquivos do servidor Web e vá até ele:

mkdir ~/www
cd ~/www

Então, crie um arquivo HTML que contenha uma amostra de texto:

nano index.html

Adicione o que vem a seguir ao arquivo:

<h1>Hello, world!</h1>

Agora, você pode executar seu servidor Web do PHP. Você precisará ser capaz de visualizar o registro do servidor Web, ao mesmo tempo que ainda continuará a usar outra sessão de terminal. Dessa maneira, abra outra sessão de terminal e de SSH para o seu servidor para este fim:

cd ~/www
php -S localhost:8080

Isso irá gerar algo parecido com o seguinte:

Output
PHP 7.2.24-0ubuntu0.18.04.1 Development Server started at Wed Jan  1 16:06:41 2020
Listening on http://localhost:8080
Document root is /home/user/www
Press Ctrl-C to quit.

Agora, você pode retornar para a sessão de terminal original e testar se o servidor Web está funcionando, usando o curl:

curl localhost:8080

Isso exibirá o arquivo de exemplo index.html que você criou anteriormente:

Output
<h1>Hello, world!</h1>

Seu servidor Web precisa estar acessível apenas localmente. Assim, você não deve abrir quaisquer portas no seu firewall para ele.

Agora que você configurou seu servidor Web de teste, você pode iniciar o teste de fuzzing nele, usando a Radamsa.

Primeiro, será necessário criar um exemplo de pedido de HTTP para usar como dados de entrada para a Radamsa. Crie um novo arquivo para armazenar isso em:

nano http-request.txt

Então, copie a seguinte amostra de pedido HTTP para o arquivo:

GET / HTTP/1.1
Host: localhost:8080
User-Agent: test
Accept: */*

Em seguida, utilize a Radamsa para enviar esse pedido HTTP para o seu servidor Web local. Para fazer isso, você terá que usar a Radamsa como cliente TCP, o que pode ser feito especificando-se um endereço IP e porta à qual se conectar:

radamsa -o 127.0.0.1:8080 http-request.txt

Por fim, caso visualize os registros produzidos em relação ao seu servidor Web local, verá que ele recebeu os pedidos, mas provavelmente não os processou, já que eles eram inválidos/malformados.

Os registros produzidos estarão visíveis em sua segunda janela de terminal:

Output
[Wed Jan  1 16:26:49 2020] 127.0.0.1:49334 Invalid request (Unexpected EOF)
[Wed Jan  1 16:28:04 2020] 127.0.0.1:49336 Invalid request (Malformed HTTP request)
[Wed Jan  1 16:28:05 2020] 127.0.0.1:49338 Invalid request (Malformed HTTP request)
[Wed Jan  1 16:28:07 2020] 127.0.0.1:49340 Invalid request (Unexpected EOF)
[Wed Jan  1 16:28:08 2020] 127.0.0.1:49342 Invalid request (Malformed HTTP request)

Para obter resultados ideais e garantir que as falhas fiquem registradas, talvez você queira escrever um script de automação semelhante ao usado no Passo 3. Você deve considerar, ainda, o uso de um arquivo de entrada mais complexo, que possa conter adições, como a função de cabeçalhos HTTP extras.

Você fez o fuzzing em um serviço de rede usando a Radamsa, que agiu como um cliente TCP. Em seguida você fará o fuzzing em um cliente de rede com a Radamsa atuando como um servidor.

Passo 5 — Fazendo o fuzzing em aplicativos clientes de rede

Neste passo, você usará a Radamsa para fazer o teste de fuzzing em um aplicativo cliente de rede. Isso pode ser feito através da interceptação das respostas de um serviço de rede e do fuzzing delas, antes de serem recebidas pelo cliente.

O objetivo deste tipo de fuzzing é testar o quão resilientes os aplicativos cliente de rede são para receberem dados malformados ou mal-intencionados, vindos de serviços de rede. Por exemplo, testar um navegador Web (cliente) recebendo um HTML malformado de um servidor Web (serviço de rede), ou testar um cliente DNS recebendo respostas de DNS malformadas de um servidor DNS.

Tal como aconteceu com o fuzzing de aplicativos de linha de comando ou de serviços de rede, a técnica exata para o fuzzing em cada aplicativo cliente de rede varia consideravelmente. No entanto, neste exemplo, você usará o whois, que é um aplicativo de envio/recebimento, baseado no protocolo TCP.

O aplicativo whois é utilizado para fazer pedidos aos servidores WHOIS e receber registros WHOIS como resposta. O WHOIS opera pela porta TCP 43 em texto não criptografado, o que o torna um bom candidato para testes de fuzzing baseados em rede.

Se ainda não tiver o whois instalado, instale-o usando a ferramenta apt:

sudo apt install whois

Primeiro, você precisará adquirir uma amostra de resposta do whois para usar como dados de entrada. Para tanto, você pode fazer um pedido whois e salvar o resultado em um arquivo. Aqui, você pode usar qualquer domínio que quiser, uma vez que estará testando o programa whois localmente, usando dados de amostra:

whois example.com > whois.txt

Em seguida, você precisará configurar a Radamsa como um servidor que atenda versões dessa resposta do whois que já passaram pelo fuzzing. Uma vez que a Radamsa está executando em modo de servidor, você terá que conseguir continuar usando o seu terminal. Assim, é recomendável abrir outra sessão de terminal e outra conexão via protocolo SSH com o seu servidor para esse fim:

radamsa -o :4343 whois.txt -n inf

Agora, a Radamsa estará executando em modo de servidor TCP e atenderá uma versão de whois.txt - que já passou por fuzzing - toda vez que uma conexão for feita no servidor, independentemente de quais dados da solicitação forem recebidos.

Agora, você já pode prosseguir com o teste do aplicativo cliente whois. Você vai precisar fazer uma solicitação whois normal para um domínio de sua escolha (não precisa ser o mesmo para os quais os dados da amostra se destinam), mas com o whois apontado para o seu servidor local da Radamsa:

whois -h localhost:4343 example.com

A resposta consistirá nos dados da sua amostra, mas que já passaram pelo processo de fuzzing da Radamsa. Desde que a Radamsa esteja em execução, você pode continuar a fazer pedidos para o servidor local, pois toda vez ele irá fornecer uma resposta diferente que já passou pelo fuzzing.

Assim como ocorre no fuzzing em serviços de rede, para melhorar a eficiência esse teste de fuzzing do cliente de rede e assegurar que eventuais falhas sejam capturadas, talvez você queira escrever um script de automação semelhante ao usado no Passo 3.

Neste passo final, você usou a Radamsa para realizar o teste de fuzzing de um aplicativo cliente de rede.

Conclusão

Neste artigo, você configurou a Radamsa e a usou para fazer o fuzzing em um aplicativo de linha de comando, um serviço de rede e um cliente de rede. Portanto, você já tem o conhecimento básico necessário para fazer o teste de fuzzing em seus próprios aplicativos, com a expectativa de aprimorar a robustez e a resistência deles a ataques.

Se quiser explorar a Radamsa ainda mais, faça uma revisão detalhada do arquivo README da Radamsa, pois ele traz outras informações técnicas e exemplos de como a ferramenta pode ser usada:

• Arquivo README da Radamsa

Confira também algumas outras ferramentas de fuzzing, como a American Fuzzy Lop (AFL), que é uma ferramenta de fuzzing avançada, desenvolvida para testar aplicativos binários em velocidade e com precisão extremamente elevadas.

• American Fuzzy Lop